Kereta Gantung sebagai Alternatif Wisata dan Pengurai Kemacetan Kota Wisata Batu Jawa Timur

Perkembangan wisata di Indonesia semakin berkembang seiring dengan laju perekonomian dunia, Jawa Timur adalah salah satu daerah dengan potensi pariwisata yang patut diperhitungkan, Kota Batu menjadi salah satu pemeran utama dalam menarik wisatawan. Jenis wisata yang berkembang di Kota Batu meliputi wisata agro dan wisata bunga, wisata alam, wisata budaya, wisata rekreasi, wisata minat khusus, dan wisata sejarah. Dengan adanya berbagai macam jenis pariwisata, maka diperlukan inovasi dalam pengembangan Objek dan Daya Tarik Wisata (ODTW) terutama guna memenuhi kebutuhan konektifitas dan alternatif mengurangi kemacetan yang ditimbulkan ODTW tersebut, terutama pada hari libur. Liburan terjadi kemacatan karena jumlah jalan utama kurang dan jalan alternatif yang belum memenuhi kelas jalanya. Pembangunan kereta gantung sebagai moda penghubung antar ODTW adalah salahsatu opsi yang ditawarkan sebagai inovasi disektor pariwisata sekaligus solusi dalam konektifitas ODTW Kota Batu. Penentuan alternatif lokasi stasiun utama dan model kereta gantung berdasarkan hasil analisis daya dukung lingkungan dengan memperhatikan pola perjalanan wisatawan berdasarkan jalur wisata yang terjadi di Kota Wisata Batu

Analisa Stabilitas Pada Lereng Tambang Terbuka Lapangan “TG”

Sebagian besar eksploitasi batubara menggunakan sistem open pit, yang akan membentuk suatu cekungan. Cekungan hasil dari eksploitas mempunyai lereng. Kestabilan dari lereng pembentuk cekungan sangat penting karena menyangkut keselamat pekerja, alat, serta kelancaran produksi. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan analisa stabilitas pada lereng tambang dengan menggunakan metode Bishope dan Metode Spencer. Analisa stabilitas dilakukan pada 7 model geometri. Dari ketujuh model masing-masing mempunyai nilai faktor keamanan dengan menggunakan metode bishop 0.643, 0.669, 1.086, 0.862, 1.58, 1.184, dan 1.428. Nilai faktor keamanan dengan menggunakan metode spencer masing-masing 0.653, 0.695, 1.113, 0.893, 1.602, 1.208, dan 1.44

PENENTUAN RECHARGE AREA PADA KABUPATEN TANAH DATAR MENGGUNAKAN CITRA LANDSAT 8 DAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (SIG)

Kabupaten Tanah Datar, Sumatera Barat memiliki keadaan geologi yang cukup kompleks, dikelilingi oleh gunung-gunung, banyak sungai, serta terdapat juga area karst yang berada pada Kecamatan Lintau Buo. Banyaknya sungai dan keterdapatan area karst menjadi suatu hipotesis adanya daerah imbuhan (recharge area) pada Kabupaten ini. Recharge area merupakan daerah yang memiliki karakteristik pergerakan aliran air tanah vertikal ke bawah yang dipengaruhi oleh gravitasi atau aliran air tanah yang mengikuti kemiringan akuifer. Tujuan dari penelitian ini untuk memetakan recharge area (daerah imbuhan) pada Kabupaten Tanah Datar menggunakan metode penginderaan jauh. Dalam penentuan recharge area terdapat beberapa parameter yang digunakan yaitu curah hujan, jenis tanah, tutupan lahan, dan kemiringan lahan (slope). Metode yang digunakan pada penelitian ini ialah metode penginderaan jauh yang menggunakan citra landsat 8 OLI/TIRS dan data pendukung lainnya. Dari penelitian ini didapatkan hasil nilai skoring dan pembobotan pada tiap parameter didapatkan besar potensi recharge area seluas 26.49 ha (±20.26), transition zone mencapai 67.77 ha (±51.84%) dan discharge zone 36.46 ha (±27.89%)

Principal component analysis-based data clustering for labeling of level damage sector in post-natural disasters

Post-disaster sector damage data is data that has features or criteria in each case the level of damage to the post-natural disaster sector data. These criteria data are building conditions, building structures, building physicals, building functions, and other supporting conditions. Data on the level of damage to the post-natural disaster sector used in this study amounted to 216 data, each of which has 5 criteria for damage to the post-natural disaster sector. Then the 216 post-disaster sector damage data were processed using Principal Component Analysis (PCA) to look for labels in each data. The results of these labels will be used to cluster data based on the value scale of the results of data normalization in the PCA process. In the data normalization process at PCA, the data is divided into 2 components, namely PC1 and PC2. Each component has a variance ratio and eigenvalue generated in the PCA process. For PC1 it has a variance ratio of 85.17% and an eigenvalue of 4.28%, while PC2 has a variance ratio of 9.36% and an eigenvalue of 0.47%. The results of the data normalization are then made into a 2-dimensional graph to see the visualization of the PCA results data. The result is that there is 3 data cluster using a value scale based on the PCA results chart. The coordinate value (n) of each cluster is cluster 1 (n<0), cluster 2 (0 ≤n <2), and cluster 3 (n≥2). To test these 3 groups of data, it is necessary to conduct trials by comparing the original target data, there are two experiments, namely testing the PC1 results with the original target data, and the PC2 results with the original target data. The result is that there are 2 updates, the first is that the distribution of PC1 data is very good in grouping the data when comparing the distribution of data with PC2, because the variance ratio and eigenvalue values of PC1 are greater than PC2. While second, the results of testing the PC1 data with the original target data produce good data grouping, because the original target data which has a value of 1 (slightly damaged) occupies the coordinates of cluster 1 (n<0), while the original target data which has a value of 2 (damaged moderately) occupies cluster 2 coordinates (0 ≤n <2), and for the original target data the value 3 (heavily damaged) occupies cluster 3 coordinates (n≥2). Therefore, it can be concluded that PCA, which so far has been used by many studies as feature reduction, this study uses PCA for labeling unsupervised data so that it has an appropriate data label for further processing

Integrasi artificial intelligence dengan geofisika kebencanaan

Buku ini sebagai dasar bentuk integrasi keilmuan Information Technology (IT) dengan keilmuan pada bidang Geofisika Kebencanaan. Selain itu sebagai bentuk warna baru pada keilmuan Geofisika Kebencanaa

Integrasi artificial intelligence dengan geofisika kebencanaan

Buku ini sebagai dasar bentuk integrasi keilmuan Information Technology (IT) dengan keilmuan pada bidang Geofisika Kebencanaan. Selain itu sebagai bentuk warna baru pada keilmuan Geofisika Kebencanaa